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基于机器学习的股票评论的观点极性分类方法和装置

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的股票评论的观点极性分类方法和装置,该方法包括:获取由股票评论文本组成的训练集和验证集,并为训练集和验证集中的每条股票评论文本标注观点极性;基于标注后的训练集,对机器学习模型进行训练,并基于标注后的测试集对所述学习模型的效果进行评测,得到训练后的机器学习模型;将待预测的股票评论文本的相关信息输入到所述训练后的机器学习模型,得到该机器学习模型输出的该股票评论文本的观点极性分类信息。本发明对现有的机器学习模型进行特殊处理及训练,对股票评论数据进行观点极性分类预测,方便快捷,准确度高,能够帮助投资者更加准确地理解市场走势以及股票动态,供投资者或股市分析员使用。

著录项

  • 公开/公告号CN109299252A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-02-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京奇虎科技有限公司;

    申请/专利号CN201810943297.3

  • 发明设计人 王浩;张晨;庞旭林;杜长营;杨康;

    申请日2018-08-17

  • 分类号

  • 代理机构北京市隆安律师事务所;

  • 代理人权鲜枝

  • 地址 100088 北京市西城区新街口外大街28号D座112室(德胜园区)

  • 入库时间 2024-02-19 07:11:44

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-02-01

    公开

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